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人体康复动作识别算法Pose-ARMGRU
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2021-03-12
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康复锻炼是脑卒中患者的重要治疗方式，为提高康复动作识别的准确率与实时性，更好地辅助患者在居家环境中进行长期康复训练，结合姿态估计与门控循环单元（GRU）网络提出一种人体康复动作识别算法PoseAMGRU。采用 Open Pose姿态估计方法从视频帧中提取骨架关节点，经过姿态数据预处理后得到表达肢体运动的关键动作特征，并利用注意力机制构建融合三层时序特征的GRU网络实现人体康复动作分类。实验结果表明，该算法在KTH和康复动作数据集中的识别准确率分别为98.14%和100%，且在GTX1060显卡上的运行速度达到14.23 frame/s，具有较高的识别准确率与实时性。
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